Kursbeschreibung
Datenklassifizierungsmodelle bilden die Grundlage für verschiedene Systeme in der Verteidigung und Industrie. Es gibt eine große Anzahl von Faktoren, die zu einer Erhöhung oder Verringerung der Modellleistung und -zuverlässigkeit beitragen können. Bevor Sie sich mit dem Training und der Auswahl Ihres Klassifizierungsmodells befassen, ist die Klassifizierung der Prozess der Zuordnung einer Reihe von Eingaben zu einer diskreten Ausgangsvariablen. Es ist wichtig, dass Sie über ein ausgezeichnetes Grundverständnis dessen verfügen, was Klassifizierung ist, sowie über die Arbeitsabläufe im Zusammenhang mit der Auswahl des besten Modells für Ihre Anwendung und Ihre Bedürfnisse. Ziel ist es, das maschinelle Lernmodell dazu zu bringen, eine Abbildungsfunktion zu erlernen, die eine Reihe von klassenbeschrifteten Eingabedaten enthält. In diesem MATLAB-Modul lernen Sie die Datenklassifizierung kennen und erfahren, wie Sie diese in MATLAB implementieren.
Nach Abschluss dieses Moduls können Sie das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe anwenden, die eine Datenklassifizierung erfordert. So können Sie verschiedene prädiktive Modelle erstellen und implementieren. Diese können in Anwendungen für Bereiche wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und sogar Medizin eingesetzt werden.
Was Sie lernen werden
- Definieren Sie, was Datenklassifizierung ist und den Prozess der Zuordnung von Eingaben zu einer diskreten Ausgabevariable
- Erkennen Sie die Konzepte von Eingaben und Ausgaben in der Datenklassifizierung
- Verstehen Sie den Klassifizierungsmodell-Workflow
- Implementieren Sie Datenklassifizierung in MATLAB
- Wählen Sie das beste Klassifizierungsmodell für eine bestimmte Anwendung und Anforderungen aus
- Erstellen und implementieren Sie verschiedene Vorhersagemodelle für Anwendungen wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und Medizin
Wichtige Erkenntnisse
- Klassifizierung ist der Prozess der Zuordnung von Eingaben zu einer diskreten Ausgabevariable.
- Datenklassifizierungsmodelle sind die Grundlage verschiedener Systeme in Verteidigung und Industrie.
- Das Ziel der Klassifizierung ist es, dass das Machine-Learning-Modell eine Zuordnungsfunktion aus klassenmarkierten Eingabedaten erlernt.
- Ein starkes grundlegendes Verständnis der Klassifizierung und des Modellauswahl-Workflows ist wichtig, bevor Sie ein Klassifizierungsmodell trainieren und auswählen.
- Datenklassifizierung kann auf Vorhersagemodelle in Bereichen wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und Medizin angewendet werden.
Häufig gestellte Fragen
Was werden Sie in diesem MATLAB-Modul lernen?
Sie werden lernen, was Datenklassifizierung ist und wie Sie sie in MATLAB implementieren, einschließlich der Konzepte von Eingaben und Ausgaben sowie des Klassifizierungsmodell-Workflows.
Welche Themen behandelt dieser Kurs?
Der Kurs behandelt einen Klassifizierungsüberblick, Klassifizierungsmodellauswahl und den Datenklassifizierungsmodell-Workflow.
Was kann ich nach Abschluss dieses Moduls tun?
Nach Abschluss dieses Moduls können Sie das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe mit Datenklassifizierung anwenden, damit Sie verschiedene Vorhersagemodelle für Anwendungen wie Finanzen, Werbung, Wetter/Klima und Medizin erstellen und implementieren können.
Welche Fähigkeiten entwickelt dieser Kurs?
Dieser Kurs hilft beim Entwickeln von Fähigkeiten in Datenklassifizierung, Datenwissenschaft, MATLAB, MeshLab und statistischer Klassifizierung.
Wie wird Datenklassifizierung in diesem Kurs definiert?
Klassifizierung wird als der Prozess der Zuordnung von Eingaben zu einer diskreten Ausgabevariable definiert, mit dem Ziel, dass ein Machine-Learning-Modell eine Zuordnungsfunktion aus klassenmarkierten Eingabedaten erlernt.
